平珊,艾建国(华中师范大学经济与工商管理学院,湖北武汉 430070)
十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》文件中赋予农民土地承包经营权流转的权利,由此开启了农村土地流转改革的大门。要想顺利推进土地流转制的改革,就要充分尊重农民的意愿。很多学者都采用统计方法对农户土地流转意愿的因素进行实证研究,从而得出有益结论。如钱文荣研究发现农地转移意向与人均收入有着非常密切的联系[1],韩星焕等研究表明,年龄、受教育程度是影响农民流转意愿的主要因素[2]。徐美银等则从转出和转入意愿两方面来研究,结果表明:相同的影响因素对转出和转入意愿的研究结果可能相反,并且影响的因素也不尽相同[3]。这些研究都进行了有益的探索,但仍存在一些问题。鉴于此,笔者在已有研究的基础上,将影响因素分为农户个体特征、家庭特征、土地特征及社会经济特征4大类型,利用四川省南部县盘龙镇农村调查数据,运用Logistic回归模型,分别检验农户土地转出和土地转入意愿的影响因素。
1.1 数据来源 该研究数据来源于2013年第四季度在四川省南部县盘龙镇进行的农村土地流转情况调查结果。利用半结构式问卷,通过随机访问方式进行调研,对盘龙镇27个村、229个社的在家农户进行调查,共下发调查问卷300份,收回有效问卷264份,问卷有效率为88%。
根据调查统计结果,土地实际流转情况见表1。在调查中发现,仅有11.74%的农户希望转入土地发展农业产业,但由于没有好的生产项目、转入价格太高、土地转出信息不对称、与农户谈判太麻烦等原因而未转入土地;此外,有59.01%的农户希望转出土地,但由于不知道谁要转入土地、土地流转价格太低、担心流转后土地难以收回及收益得不到保证而未流转(表2)。
表1 农户土地流转情况
表2 农户土地流转意愿情况
土地流转形式是农民实现土地流转的途径,流转方式及村组意向占比如表3所示。表3显示,58.54%的农户经过了村或组的同意进行土地流转,表明农民对政府在土地流转过程中组织管理的认可,相信政府能保障其在土地流转中的利益。
农户土地转出去向主要为本村朋友、业主、亲戚,分别为41.46%、53.66%、4.88%;转向本组的占 46.34%,本村外组占7.32%,本乡外村 14.63%,本县外乡 17.07%,外县占17.07%。土地转入主要来自于本村朋友、直系亲属、亲戚,分别为 77.78% 、5.56%、19.44%,主要是本组土地,占88.89%。在调查中,农户土地转出与转入去向以本村本组为主,这表明农户对土地的依赖性比较强,同时也表明了农户对土地流转的风险的心理承受能力较弱。
表3 农户土地流转形式、去向及村组意向
1.2 研究方法 由于土地流转意愿是一个二分类变量,只有愿意或者不愿意。该研究采用非线性概率模型中的二项Logistic回归模型进行研究,以此分析农户土地流转意愿的主要影响因素[4]。Logistic回归模型采用的逻辑概率分布函数,具体公式如下:
即:
在该模型中选择农户土地流转意愿为因变量Yi,其中包括土地转入意愿和土地转出意愿2个虚拟因变量,赋值形式都是:不愿意流转=0,愿意流转=1。其中εi为误差项,自变量Xi表示影响农户土地流转意愿的因素,包括农户个人特征变量、农户家庭特征变量、农户土地特征变量、社会经济特征变量4大类,包含14个影响因素见表4。其中X2、X3、X4、X7、X8、X10、X12、X13、X14都按照层次分类,将务农人员文化水平X3虚拟定义为5阶定序变量,将劳动力工作情况X4、土地效益X13虚拟定义为3阶定序变量,其他分类变量均为2阶定序变量,这些定序变量均可近似看作连续变量进行统计分析,而剩余其他变量都属于连续变量。经以上处理,自变量基本满足模型基本要求。所有赋值与预期假设见表4[5-7]。
表4 变量赋值以及预期假设
该研究运用SPSS20.0统计分析软件对264份有效问卷数据进行了二项Logistic回归处理,分别得出土地转入意愿、土地转出意愿结果,并进行分析。
2.1 土地转入意愿结果与分析 首先以土地转入意愿为因变量,以上述所引进的14个变量[标注(1)为分类协变量]为自变量,建立了关于土地转入意愿的Logistic回归模型,通过导入问卷数据得到的二项Logistic回归处理结果见表5。从表5中不难看出,模型总体具有很高的显著水平(Sig.=0.003<0.01),说明此模型具备很强判定结果,并具有一定说服力。
2.1.1 农户个体特征变量对土地转入意愿的影响。在务农人员年龄X1、性别X2、文化水平X3中,X2为非显著影响因素;X1、X3对于土地转入意愿的影响非常显著,并且均为负影响,说明务农人员年龄越大或文化程度越高,越不愿意转入土地,与预期假设一致。其一,可能是随着务农人员年龄增大,精力有限;其二,可能是文化程度越高,获得其他工作的可能性越高,使得务农人员难以承担更多的农务,所以倾向于不愿意转入土地。
2.1.2 农户家庭特征变量对土地转入意愿的影响。劳动力工作情况X4、外出务工收入占比X5、家庭耕地面积X6、土地流出历史X7、土地流入历史X8中,X6、X7、X8为非显著影响因素;X4、X5对于土地转入意愿的影响非常显著,并且均为负影响,说明劳动力外出打工频率越高或外出务工收入占比越高,越不愿意转入土地,与预期假设一致。其一,可能是外出打工频率越高,承担农务可能性越小;其二,可能是外出务工收入占比越高,其务农收入可能越低,导致无法满足农户需求,所以倾向于不愿意转入土地。
2.1.3 农户土地特征变量对土地转入意愿的影响。在土地流转价格X9、土地使用情况X10、土地撂荒时间X11中,X10、X11为非显著影响因素;X9对土地转入意愿有非常显著的正影响,说明土地流转价格越高,更愿意转入土地,与预期假设相反。原因可能是土地流转价格越高,农户对土地的价值更有信心,认为土地会带来更大收益,所以倾向于愿意转入土地。
2.1.4 社会经济特征变量对土地转入意愿的影响。在土地撂荒时间X11、撂荒耕地离家距离X12、土地效益X13中,X11为非显著影响因素。X12对于土地转入意愿有非常显著的正影响,说明撂荒耕地离家具体远,农户更愿意转入土地,与预期假设相反;其原因可能是撂荒耕地离家越远,土地转入成本较低,导致农户倾向转入土地。X13对土地转入意愿有显著的正影响,说明土地效益越好,越愿意转入土地,与预期假设一致;其原因可能是土地效益越高,转入土地可以带来更多收益,所以倾向于转入土地。
表5 土地转入意愿二项Logistic回归结果
2.2 土地转出意愿结果与分析 以土地转出意愿为因变量,以上述所引进的14个变量[(标注(1)为分类协变量]为自变量,建立了关于土地转出意愿的Logistic回归模型,通过导入问卷数据得到的二项Logistic回归处理结果见表6。从表6中不难看出,模型总体具有较高的显著水平(Sig.=0.037<0.05),说明模型具备较强的判定结果,并具有一定说服力。
2.2.1 农户个体特征变量对土地转出意愿的影响。在务农人员年龄X1、性别X2、文化水平X3中,X2为非显著影响因素。X1对于土地转出意愿有显著的负影响,说明务农人员年龄越大,越不愿意转出土地,与预期假设相反;其原因可能是农民随着年龄增大,认为土地流转过于复杂,所以倾向不愿意转出土地。X3对土地转出意愿有非常显著的正影响,说明务农人员文化水平越高,越愿意转出土地,与预期假设一致;其原因可能是文化水平越高,更有机会获得其他工作,同时转出土地可以带来收益,所以倾向于愿意转出土地。
2.2.2 农户家庭特征变量对土地转入意愿的影响。在劳动力工作情况X4、外出务工收入占比X5、家庭耕地面积X6、土地流出历史 X7、土地流入历史 X8中,X4、X5、X7、X8为非显著影响因素。X6对于土地转出意愿有非常显著的正影响,说明家庭耕地面积越大,越愿意转出土地,与预期假设一致;其原因可能是家庭耕地面积越大,农户没有精力和时间兼顾,所以愿意转出土地获取更优经济效益。
2.2.3 农户土地特征变量对土地转入意愿的影响。在土地流转价格X9、土地使用情况X10、土地撂荒时间X}中,X9为非显著影响因素。X10、X11对于土地转出意愿的影响非常显著,并均为正影响,说明土地撂荒面积越多或撂荒时间越长,越愿意转出土地,与预期假设一致。其一,可能是土地撂荒面积越大,农户无暇兼顾撂荒土地;其二,土地撂荒时间越长,撂荒土地种植条件会越差,所以农户愿意转出土地获取更优经济效益。
2.2.4 社会经济特征变量对土地转入意愿的影响。在土地撂荒时间X11、撂荒耕地离家距离X12、土地效益X13中,X11、X12为非显著影响因素;而X13对于土地转出意愿有非常显著的负影响,说明土地效益越好,越不愿意转出土地,与预期假设一致。
表6 土地转出意愿二项Logistic回归结果
3.1 结论 根据调查数据运用回归模型的实证分析结果表明,影响农民土地转出意愿和土地转入意愿的因素并不相同:流转价格、撂荒耕地离家距离、土地效益对农户土地转入意愿有显著的正影响;务农人员年龄、文化水平、劳动力工作情况、外出务工收入占比对农户土地转入意愿有显著的负影响;务农人员文化水平、家庭耕地面积、使用情况、撂荒时间对农户转出意愿有显著的正影响;务农人员年龄、土地效益对农户土地转出意愿有显著的负影响。
3.2 对策建议
(1)应加大力度宣传土地流转政策,提高农民阶层的土地流转意识,减少农户对土地过多的依赖,让农村土地资源得到有效配置。
(2)保障土地流转供求信息的畅通,大力发展第二、三产业,进一步激活农业剩余劳动力的转移,为农业规模化、集约化、高效化经营提供广阔空间,让土地流转真正起到利国利民的作用。
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